[发明专利]一种多线程人工智能资源分配方法及装置

说明书

本发明属于人工智能技术领域，具体涉及一种多线程人工智能资源分配方法及装置。所述方法执行以下步骤：构建人工智能计算矩阵，所述人工智能计算矩阵中包括多个人工智能计算单元，所有人工智能计算单元以矩阵形式排列，并对每个人工智能计算单元进行编号。本发明通过将多个人工智能计算单元以矩阵行驶排列构建人工智能计算矩阵，以实现人工智能的并行运算，在运算过程中，将待处理目标分割成多个子目标，从而调用每个人工智能计算单元进行计算，提升处理效率，同时，使用资源分配权值来利用空置资源，以提升资源利用率，相较于传统技术，本发明在的处理速度有显著提升。

技术领域

本发明属于人工智能技术领域，具体涉及一种多线程人工智能资源分配方法及装置。

背景技术

人工智能（Artificial Intelligence），英文缩写为AI。它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。

人工智能是计算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器，该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。人工智能从诞生以来，理论和技术日益成熟，应用领域也不断扩大，可以设想，未来人工智能带来的科技产品，将会是人类智慧的“容器”。人工智能可以对人的意识、思维的信息过程的模拟。人工智能不是人的智能，但能像人那样思考、也可能超过人的智能。

人工智能目前被大量引用于大型计算领域，包括：大数据和并行处理等领域。但人工智能因为对系统资源占用高，尤其在大型计算领域，因为需要处理的目标更大，往往会需要巨量资源来支撑。若能够对人工智能进行优化，保证人工智能能够以并行的方式处理，且能够将并行处理时，系统资源最大化利用，将答复提升人工智能的运算效率。

专利号为PCT/CN2018/072663的专利提供了一种人工智能并行处理方法，应用于处理模块，所述方法包括：令数据传输模块按照预设数据尺寸从外部存储模块中取出多个通道数据；令所述数据传输模块将取出的通道数据传输至卷积模块，供与多个卷积核矩阵进行并行卷积运算。

该发明通过实现并行卷积运算，无需等待一个卷积核矩阵的卷积运算结束之后再进行下一个卷积核矩阵的卷积运算，且通过卷积运算电路等硬件设备实现并行卷积运算，特别是面对大量的数据计算，相比于软件计算更能提升了卷积运算效率，但对系统资源的利用，并没有相对较好的办法，导致资源利用率较低。

发明内容

有鉴于此，本发明的主要目的在于提供一种多线程人工智能资源分配方法及装置，本发明通过将多个人工智能计算单元以矩阵行驶排列构建人工智能计算矩阵，以实现人工智能的并行运算，在运算过程中，将待处理目标分割成多个子目标，从而调用每个人工智能计算单元进行计算，提升处理效率，同时，使用资源分配权值来利用空置资源，以提升资源利用率，相较于传统技术，本发明在的处理速度有显著提升。

为达到上述目的，本发明的技术方案是这样实现的：

一种多线程人工智能资源分配方法，所述方法执行以下步骤：

步骤1：构建人工智能计算矩阵，所述人工智能计算矩阵中包括多个人工智能计算单元，所有人工智能计算单元以矩阵形式排列，并对每个人工智能计算单元进行编号；

步骤2：对完整待处理目标进行分块，得到多个分割后待处理目标，将每个分割后待处理目标进行编号；并为每个分割后待处理目标分配处理优先级；

步骤3：将编号相同的分割后待处理目标和人工智能计算单元进行关联，构成待分割后待处理目标和人工智能计算单元一一对应的映射关系；按照处理优先级，以固定的时延依次启动人工智能计算单元处理其对应的分割后待处理目标；同一优先级的分割后待处理目标所对应的人工智能计算单元同时启动；

步骤4：实时统计人工智能计算单元运行时的运行数据；基于得到的运行数据和同一优先级的其他人工智能计算单元的运行数据，确定当前正在处理的分割后待处理目标的资源分配权值；